GPUコンピューティング向け中間言語の研究

情報処理学会

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  • Research on Intermediate Language for GPU Computing

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抄録

本発表においては，GPUコンピューティングに代表されるヘテロジニアスなデータ並列アクセラレータ環境に適する中間言語を明らかにする．主に画像処理用プロセッサとして用いられていたGPUなどのデータ並列プロセッサは汎用計算において高い実行ピーク性能を持ち，高性能コンピューティングにおいてアクセラレータとして注目されている．これらアクセラレータは，メインメモリとは独立したメモリ空間，アドレスを持つオンチップ高速スクラッチパッドメモリおよびSIMDやSPMDなどの並列実行モデルを持つ．既存のCPU向けコンパイラで用いられる中間言語はこれらアクセラレータが持つ特徴の記述性に乏しく，現在はアクセラレータの種類ごとに高いピーク性能を発揮させる独自のプログラミング環境が使用されており，ユーザがソースレベルでピーク性能に近付ける性能チューニングを行っている．本発表においてはヘテロジニアスなデータ並列アクセラレータ環境で使用可能な中間言語を明らかにするべく，Javaバイトコードをベースとしたネイティブコンパイル環境による実行性能を評価し，アクセラレータの持つ特徴を記述可能とする中間言語について議論する．

In this presentation, we will discuss a intermediate language suitable for GPU computing. GPUs as data parallel processors have very high execution peak performance for general purpose computation. GPUs attract attention as accelerators in HPC (High Performance Computing). Accelerators usually have parallel execution models like SIMD and SPDM, independent memory, and high-speed on-chip scratchpad memory. Intermediate languages used in CPU compilers cannot fully describe these features. Users are using different programming environments for each accelerators and tuning source codes toward the peak performance. We evaluate the execution performance of a native compiling environment based on Java Bytecode and discuess the intermediate language which is suitable to describe the accelerator features.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050845762829476608
  • NII論文ID
    110007970965
  • NII書誌ID
    AA11464814
  • ISSN
    18827802
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00070443/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    article
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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